AA预期行动ACE气候授权ASEAS ASEAS ASEAS ASERAPENT的东南亚国家协会CCE气候变化教育教育CERI教育研究与创新中心CEFMU儿童,早期和强迫婚姻和工会在联合国当事各方的COP会议Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) CSS Comprehensive School Safety CSSF Comprehensive School Safety Framework CS-CCDRR Climate-Smart, Child-Centred Disaster Risk Reduction DRM Disaster Risk Management DRR Disaster Risk Reduction DRRMIS Disaster Risk Management Information System ECW Education Cannot Wait EiE Education in Emergencies ESD Education for Sustainable Development GADDRRRES Global Alliance for Disaster Risk Reduction and Resilience in the Education Sector GBV Gender-based violence GCE Global Citizenship Education GPE Global Partnership for Education GRSCSI Gender-responsive schools and community safety initiatives GTE Gender Transformative Education IDP Internally Displaced People INEE Inter-Agency Network for Education in Emergencies IQE Inclusive Quality Education NDCs Nationally Determined Contributions PtR Pathways to Resilience SQRIBE Safe, Quality, Resilient, Inclusion-based Education SSI Safe Schools Initiative UNESCO联合国教育,科学和文化组织UNFCCC U.N.气候变化框架公约联合国联合国女教育倡议联合国儿童基金会联合国儿童基金联合国联合国联合国环境计划YAP青年咨询小组
摘要Semarang City面临着重大的环境挑战,土地沉降是一个关键问题,它加剧了洪水的淹没并加剧了洪水破坏。随着城市地区的扩大和气候变化的影响变得更加明显,理解和减轻洪水风险对于可持续的城市发展和灾难管理至关重要。因此,本研究旨在评估使用机器学习来改善洪水管理的土地沉降引起的洪水风险。使用五种不同的机器学习模型(MLMS)来评估洪水风险,其中包括决策树(DT),K-Nearest邻居(KNN),逻辑回归(LR),支持向量机(SVM)和随机森林(RF)。此外,还使用了14个不同的指数和2884个样本点来训练和测试模型,并通过高参数优化确保了比较中的公平性。为了解决样本数据集中的不确定性,使用洪水点来验证洪水风险分区图的合理性。该研究调查了不同洪水风险水平的驱动因素,重点是洪水区域,以确定最高风险地区的洪水风险机制。结果表明,KNN表现最好,并提供了模型中最合理的洪水风险价值。同时,使用KNN模型的平均得分降低,将曲线数(CN),距离河流距离(Dtriver)和建筑物密度(BD)确定为洪水风险的前三个重要因素。最后,这项研究扩大了机器学习在洪水风险评估中的应用,并加深了对洪水风险潜在机制的理解,并提供了对更好的洪水风险管理的看法。
GAC Emzoom是品牌GAC下的第一个模型,即接受东盟NCAP评估。5座掀背车都配备了其所有变体中的标准安全功能,包括6个安全气囊,反锁制动系统(ABS),电子稳定控制(ESC),额叶乘员的额外乘员系统(SBR),自主紧急制动器(自动紧急制动器(AEB),AEB城市,AEB驾驶员,AEB驾驶员,AEB驾驶员,AEB驾驶员群体群体及其型号的驾驶员,BS自身室外自身群体群体和室外式自身室外可视性(BS)梁(AHB)和行人保护(PP)技术。GAC EMZOOM还提供其他高级安全辅助技术,包括车道出发警告(LDW),前碰撞警告(FCW),Lane Keep Assist(LKA)和AEB用于摩托车,可作为标准装修。GAC Emzoom成功地达到了88.39分。分数使掀背车在所有评估类别中获得5星ASEAS NCAP评级。
rahayu kusumastuti 1 siti musabikha 1 syamsul bahtiar 2 emsal yanuar 2 suhaimi 2 rita desiasni 2 fauzi widyawati 2 murnai handayani 3 1 1